Securing AI: From Development to AI Ops

Ця подія завершилася!

Securing AI: From Development to AI Ops

Забезпечення AI: від розвитку до AI OPS

Подія від: DevSecCon - Netherlands

Місце проведення: Mollie, Keizersgracht 126, Amsterdam - Amsterdam-Centrum

Лекції та дискусії

Про подію

** Забезпечення AI - від розвитку до AI OPS **
Приєднуйтесь до Devseccon Netherland для захоплюючої зустрічі, вивчаючи безпечне прийняття AI, розміщене на офісах [mollie '] (https://www.mollie.com/gb/) в центральному Амстердамі з двома фантастичними переговорами!

** Розмова 1: Безпека в розвитку AI **
*Доповідач: Alessandro Vozza, інновації технічних спеціалістів та ai @microsoft*

У швидко розвивається ландшафті розвитку AI, встановлення довіри та забезпечення безпеки першорядним. Ця розмова заглибиться в інтеграцію агентних технологій AI та Copilot, підкреслюючи їх трансформаційний потенціал та заходи безпеки, необхідні для захисту їх реалізації. Учасники отримають уявлення про останні досягнення в галузі ШІ, практичні стратегії безпечного розгортання та майбутнє розвитку, орієнтованого на AI. Приєднуйтесь до нас, щоб вивчити, як агентні AI та Copilot можуть революціонізувати розвиток, дотримуючись надійних стандартів безпеки.

** Розмова 2: Розуміння ризиків LLM в інфраструктурі: від основи до реальних сценаріїв **
*Доповідач: Жульєн Саломон, засновник інженера @anyshift*

Великі мовні моделі (LLM) трансформують управління інфраструктурою, але вони також можуть запровадити значні ризики безпеки. Ця розмова охоплює основи LLM, застосованих до інфраструктури як коду, демонструє реальні приклади потенційних вразливостей та пропонує практичні стратегії для пом'якшення цих ризиків у середовищах Devsecops.

* Основи LLM: Я поясню, як працюють LLMS, як вони навчаються, та їх ймовірнісний підхід. Я проілюструю різницю через порівняння генерації коду Python & Terraform.
* Проблеми з генерацією IAC, такими як обмеження контексту: AI може створювати неоптимальні конфігурації через відсутність контексту, що призводить до невідповідностей або проблем залежності, та ризики безпеки: моделі, які навчаються на публічних даних, можуть поширювати вразливості - наприклад, відкриті порти та погані практики.
* Майбутній потенціал - контекстуальний AI: Повний потенціал AI буде реалізований, коли він інтегрує всебічний екологічний контекст, включаючи конфігурації, службові взаємозалежності та політику безпеки.

** Приєднуйтесь до переговорів, залишайтеся на 🍻 & 🍕 **

Джерело події

Події в Амстердамі сьогодні · Події в Амстердамі цими вихідними

Loading…